Pelajari apa itu pengujian dan cara menjalankan pengujian pertama Anda sendiri dengan pustaka pytest! Anda akan terbiasa dengan kerangka kerja pengujian pytest dan antarmuka baris perintah. Anda juga akan belajar menangani konteks khusus, seperti "pengujian gagal" dan "melewati pengujian" dengan penanda pytest.

Pengantar Pengujian di Python

Test suite pertama

pytest.raises

Memanggil pytest dari CLI

Jalankan tes!

Jalankan dengan kata kunci

Menerapkan penanda pengujian

Contoh penggunaan marker

Tes gagal dengan xfail

Lewati bersyarat

Membuat Pengujian dengan pytest

Pelajari apa itu fixture dan cara menyederhanakan kode Anda dengan menggunakannya dalam pengujian. Anda akan mengenal dekorator fixture @pytest.fixture dan alat-alat fixture. Anda akan menganalisis kode Anda untuk melihat "bagian fixture" di dalamnya. Terakhir, pelajari cara menggunakan teardown untuk mencegah kegagalan perangkat lunak.

Pengantar fixture

Mengenal fixture

Persiapan data

Jalankan dengan sebuah fixture

Rantai Permintaan Fixture

Rantai ini

List dengan panjang kustom

Fixtures autouse

pernyataan autouse

Tambah angka otomatis

Teardown Fixtures

Data dengan teardown

Membaca data dengan teardown

Pytest Fixtures

Pelajari apa saja jenis pengujian dasar dan karakteristiknya. Pelajari tentang test case dan bagaimana perannya membantu mengimplementasikan pengujian. Anda akan semakin terampil membuat fungsi pengujian dan menjalankan pytest dari CLI dalam latihan di IDE. Terakhir, Anda akan mampu membedakan berbagai jenis pengujian dan membuat pengujian untuk masing-masingnya.

Pengujian unit dengan pytest

Istilah unit testing

Cakup lebih banyak kasus uji

Faktorial dari suatu bilangan

Jalankan factorial

Pengujian fitur dengan pytest

Pengujian fitur atau unit

Agregasi dengan sum

Pengujian integrasi dengan pytest

Uji integrasi atau bukan

Baca berkas

Pengujian kinerja dengan pytest

Apa itu pengujian kinerja?

Mencari sebuah elemen

Kecepatan loop

Jenis Pengujian Dasar

Di bab terakhir ini, Anda akan berkenalan dengan kerangka kerja unittest. Pertama, Anda akan mempelajari metode asersi dasar, kemudian antarmuka CLI-nya, dan cara menggunakan fixture. Terakhir, Anda akan menyatukan semuanya dalam contoh praktis pipa data.

Mengenal Unittest

Faktorial dengan unittest

Bilangan prima atau bukan

Antarmuka CLI

import unittest

def func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 1:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_positives(self):
        self.assertEqual(func_factorial(5), 120)

    def test_zero(self):
        self.assertEqual(func_factorial(0), 1)

    def test_negatives(self):
        with self.assertRaises(ValueError):
            func_factorial(-1)


Jalankan factorial dengan unittest

import unittest

def err_func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 2:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_err_func_1(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(3), 6)
    def test_err_func_2(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(4), 24)


import unittest

def err_func_factorial(number):
    if number < 0:
        raise ValueError('Factorial is not defined for negative values')
    factorial = 1
    while number > 1:
        factorial = factorial * number
        number = number - 1
    return factorial

class TestFactorial(unittest.TestCase):
    def test_err_func_1(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(3), 6)
    def test_err_func_2(self):
        self.assertEqual(err_func_factorial(4), 24)


Faktorial yang keliru

- Run this command to run the testing script with the verbose flag:
  python3 -m unittest -v err_factorial_unittest.py
  
- Run this command to run the testing script with the fail fast flag:
  python3 -m unittest -f err_factorial_unittest.py
  
- Run this command to run the testing script with the keyword flag:
  python3 -m unittest -k "err_func_1" err_factorial_unittest.py


Opsi Unittest

Fixture dalam unittest

import unittest

class TestWord(unittest.TestCase):
    # Fixture setup method
    def setUp(self):
        # Initialize the word banana here
        self.word = ____

    # Test method
    def test_the_word(self):
        # Add the tests here
        ____
        ____
        ____
    
    # Fixture teardown method
    def tearDown(self):
        # Delete the word variable here
        ____


import unittest

class TestWord(unittest.TestCase):
    # Fixture setup method
    def setUp(self):
        # Initialize the word banana here
        self.word = 'banana'

    # Test method
    def test_the_word(self):
        # Add the tests here
        self.assertIn('b', self.word)
        self.assertNotIn('B', self.word)
        self.assertNotIn('y', self.word)
    
    # Fixture teardown method
    def tearDown(self):
        # Delete the word variable here
        del self.word


Uji variabel string

import unittest

def check_palindrome(string):
    reversed_string = string[::-1]
    return string == reversed_string

def create_data():
    return ['level', 'step', 'peep', 'toot']

class TestPalindrome(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Initialize data here
        ____
    
    def test_func(self):
        expected_result = [True, False, True, True]
        data_checked = list(map(check_palindrome, self.data))
        # Verify the checked data here
        ____

    def tearDown(self):
        # Clear the data here
        ____


import unittest

def check_palindrome(string):
    reversed_string = string[::-1]
    return string == reversed_string

def create_data():
    return ['level', 'step', 'peep', 'toot']

class TestPalindrome(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Initialize data here
        self.data = create_data()
    
    def test_func(self):
        expected_result = [True, False, True, True]
        data_checked = list(map(check_palindrome, self.data))
        # Verify the checked data here
        self.assertEqual(data_checked, expected_result)

    def tearDown(self):
        # Clear the data here
        self.data.clear()


Pemeriksaan palindrom

Contoh praktis

import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_read_df(read_df):
    # Check the type of the dataframe
    ____
    # Check that read_df contains rows
    ____

def test_grouped(read_df):
    df = read_df
    salary_by_year = get_grouped(df)
    # Check the nulls here
    ____


import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_read_df(read_df):
    # Check the type of the dataframe
    assert isinstance(read_df, pd.DataFrame)
    # Check that df contains rows
    assert read_df.shape[0] > 0

def test_grouped(read_df):
    df = read_df
    salary_by_year = get_grouped(df)
    # Check the nulls here
    assert salary_by_year.isna().sum().sum() == 0


Pengujian integrasi dan unit

import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_feature_2022(read_df):
    salary_by_year = get_grouped(read_df)
    salary_2022 = salary_by_year.loc[2022, '50%']
    # Check the median type here
    ____
    # Check the median is greater than zero
    ____

# Use benchmark here
def test_reading_speed(____):
    ____


import pytest
import pandas as pd

DF_PATH = "/usr/local/share/salaries.csv"
@pytest.fixture
def read_df():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def get_grouped(df):
    return df.groupby('work_year').agg({'salary': 'describe'})['salary']

def test_feature_2022(read_df):
    salary_by_year = get_grouped(read_df)
    salary_2022 = salary_by_year.loc[2022, '50%']
    # Check the median type here
    assert isinstance(salary_2022, float)
    # Check the median is greater than zero
    assert 0 < salary_2022

# Use benchmark here
def test_reading_speed(benchmark):
    benchmark(pd.read_csv, DF_PATH)


Uji fitur dan kinerja

import unittest
import pandas as pd
DF_PATH = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/f015ac99df614ada3ef5e011c168054ca369d23b/energy_truncated.csv'

def get_data():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def min_country(df):
    return df['VALUE'].idxmin()

class TestDF(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.df = get_data()
        self.df.drop('previousYearToDate', axis=1, inplace=True)
        self.df = self.df.groupby('COUNTRY')\
            .agg({'VALUE': 'sum'})

    def test_NAs(self):
        # Check the number of nulls
        ____

    def test_argmax(self):
        # Check that min_country returns a string
        ____

    def tearDown(self):
        self.df.drop(self.df.index, inplace=True)


import unittest
import pandas as pd
DF_PATH = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/6253/datasets/f015ac99df614ada3ef5e011c168054ca369d23b/energy_truncated.csv'

def get_data():
    return pd.read_csv(DF_PATH)

def min_country(df):
    return df['VALUE'].idxmin()

class TestDF(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.df = get_data()
        self.df.drop('previousYearToDate', axis=1, inplace=True)
        self.df = self.df.groupby('COUNTRY')\
            .agg({'VALUE': 'sum'})

    def test_NAs(self):
        # Check the number of nulls
        self.assertEqual(self.df.isna().sum().sum(), 0)

    def test_argmax(self):
        # Check that min_country returns a string
        self.assertIsInstance(min_country(self.df), str)

    def tearDown(self):
        self.df.drop(self.df.index, inplace=True)


Pipa energi

Selamat!

Menulis pengujian dengan unittest

DS_salaries

Energy

Games

Banyak orang menulis kode. Sebagian dari mereka membuatnya berjalan dan menghasilkan keuntungan. Namun terkadang, bahkan programmer paling cerdas sekalipun bisa membuat kesalahan yang mengakibatkan kerugian jutaan dolar. Bagaimana cara mengurangi kemungkinan terjadinya fiasco seperti itu? Bagaimana memastikan bahwa Anda membuat program yang melakukan persis seperti yang Anda inginkan? Jawaban yang sangat sederhana adalah: tulislah pengujian!

Dalam perjalanan ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar membuat pengujian di Python. Anda akan mengenal empat jenis metode pengujian perangkat lunak. Anda akan membuat pengujian sendiri untuk memeriksa apakah program atau pipa data bekerja sebagaimana mestinya sebelum masuk ke produksi. Baik itu nilai null yang tak terduga, salah ketik pada himpunan data, atau tanda yang tertukar dalam persamaan. Anda bisa, dan Anda akan menangkap kasus-kasus tersebut dengan pengujian.

Setelah menyelesaikan kursus, Anda akan mengetahui jenis-jenis metode pengujian dan dapat memilih yang paling sesuai untuk konteks tertentu. Anda juga akan mampu merancang pengujian tersebut dan mengimplementasikannya di Python menggunakan pustaka pytest dan unittest.

<h2>Mengapa tes?</h2>Banyak orang yang menulis kode. Beberapa di antaranya berhasil menjadikannya menguntungkan. Namun, terkadang, bahkan programmer terbaik sekalipun bisa membuat kesalahan yang dapat merugikan jutaan dolar. Bagaimana cara mengurangi kemungkinan terjebak dalam situasi yang kacau balau seperti itu? Bagaimana cara Anda memastikan bahwa Anda membuat program yang melakukan persis apa yang Anda inginkan? Jawaban yang sangat sederhana adalah: buatlah tes!<br><br><h2>Dasar-dasar pengujian Python</h2>Selama perjalanan ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar pembuatan tes dalam Python. Anda akan mempelajari empat jenis metode pengujian perangkat lunak. Anda akan membuat tes sendiri untuk memastikan bahwa program atau alur data berfungsi sesuai harapan sebelum diluncurkan ke lingkungan produksi. Baik itu nilai null yang tidak terduga, kesalahan ketik dalam dataset Anda, atau tanda yang terbalik dalam persamaan. Anda bisa, dan Anda akan mendeteksi kasus-kasus tersebut dengan tes-tes tersebut.<br><br><h2>Pengujian dengan pytest dan unittest</h2>Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan memahami berbagai jenis metode pengujian dan mampu memilih yang paling sesuai untuk konteks tertentu. Anda juga akan dapat merancang tes-tes tersebut dan mengimplementasikannya dalam Python menggunakan perpustakaan `pytest` dan `unittest`.

Writing Functions in Python

Software Engineering Principles in Python

Kuasi Python: Pelajari metode, buat cek, dan pastikan kode bebas error dengan pytest dan unittest.

Selamat!

Create Your Free Account